multiprocessing

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    그래서 현재는 함수를 올바르게 가져 오려고합니다. 기본적으로 Json 파일에서 프로그램으로 정보를 가져 오는 다중 (동시) 스레드를 수행하려고 시도한 다음 각 스레드마다 각 json 객체를 사용하고 그 정보로 코드를 실행해야합니다. 내가 지금까지했던 어떤 -이 코드는 실제로 작동 : 멀티 프로세스입니다 #Read json File with open('pr

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    오늘 코드를 실행하고 멀티 코어 CPU에서 실행하려고 했으므로 어디에도 맵을 작성하여 pool.map으로 변경했습니다. 놀랍게도 내 코드가 처리 능력이나 메모리를 많이 사용하더라도 느리게 실행되었습니다. 그래서이 테스트를 작성했고, pathos 및 다중 처리를 사용합니다. from pathos.pools import ProcessPool from path

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    저는 여전히 파이썬을 배우고 있습니다. 나에게,이 코드는 정확히 어떻게 '풀 매핑'을 보여주는에 대해 완전히 명확하지 않다 https://docs.python.org에서 작동합니다 : 그것의 분리에 별도로 목록 [1, 22, 333]의 각 인덱스를 연결 ... from multiprocessing import Pool def f(x): retu

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    #!/usr/bin/env python import multiprocessing import sys import time def sleeping_worker(state): s_time = state['sleep_time'] print('sleeping_worker: start to sleep for {0} seconds'.fo

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    내 코드는 subprocess.Popen 함수를 사용하여 다른 python 스크립트를 실행하는 여러 프로세스를 호출하고 모두 실행을 마칠 때까지 기다립니다. 가끔 (동일한 매개 변수를 사용하더라도 모든 실행이 아님) 하나 이상의 프로세스가 실행되고 있지 않습니다 (호출 된 코드의 첫 번째 것은 이러한 경우 생성되지 않는 로그 파일의 생성입니다). for f

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    주류 아키텍처 (예 : x64)를 사용하는 현대 개인용 컴퓨터의 컨텍스트 전환에 대한 배경 설명을 찾고 있습니다. 주로 컨텍스트 스위치가 하드웨어에 의해 수행되는 동안 컴퓨터에서 다중 스레드 및/또는 다중 프로세스를 실행할 때 작업 스케줄링 및 컨텍스트 전환을 결정합니다. 그것은 CPU 자체, 운영 체제, 컴파일러/가상 머신 ...입니까? 전환 할시기를 결

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    import threading import multiprocessing.dummy as mt import numpy as np if __name__ == '__main__': n = 6 a = np.zeros((n, n)) def f(i, j): a[i, j] = i + j with mt.Pool(

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    셀프 웹 도우미를 사용하여 각 페이지를 Scrapy Downloader Middleware으로 다운로드 한 다음 고전적인 Scrapy 방식으로 각 페이지를 처리합니다. Selenium 드라이버가 50 페이지를 순차적으로 다운로드 할 때까지 기다릴 필요가 없으며 처리 할 때만 기다려야 할 필요는 없지만 다운로드 할 멀티 프로세싱 풀 또는 여러 셀레늄 드라이버

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    오늘날 공유 데이터 프로세스에 대한 문제가 발생합니다. MainActivity가 다른 프로세스에서 실행되도록 선언하고 TestApplication의 공유 데이터를 1로 작성한 다음 SubActivity를 시작하여 공유 데이터를 표시합니다. 불행히도 SubActivity에 표시된 값은 여전히 ​​0이므로 두 프로세스에서 두 개의 TestApplication

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    multiprocessing 패키지를 Python 3.6에서 사용하여 최대 100 개의 작업 세트를 실행하고 그 중 최대 4 개를 동시에 실행할 수 있습니다. 다음 작업을 풀에서 수확하고 모든 작업이 성공 또는 실패 할 때까지 해당 반환 값을 반복적으로 처리합니다. 주어진 작업에서 예외를 발생시키지 않으면 치명적이지 않으므로 다른 작업의 결과에 계속 액세스